東北地理所在農(nóng)作物遙感監(jiān)測與分類研究領(lǐng)域取得系列進(jìn)展
農(nóng)作物時空信息監(jiān)測對于農(nóng)業(yè)產(chǎn)量的精準(zhǔn)評估十分關(guān)鍵。遙感技術(shù)具有實(shí)時監(jiān)測、覆蓋范圍大等特點(diǎn)，被認(rèn)為是農(nóng)作物生長監(jiān)測有效手段之一。光學(xué)遙感影像的成像易受天氣干擾，很難獲取全年時間范圍的連續(xù)數(shù)據(jù)。微波遙感特別是全極化合成孔徑雷達(dá)遙感的發(fā)展，為農(nóng)作物的全天候觀測提供了新的機(jī)遇。然而，目前應(yīng)用全極化雷達(dá)數(shù)據(jù)監(jiān)測農(nóng)作物的工作蓬勃發(fā)展，有很多科學(xué)問題亟待回答和解決。東北地理所地理信息系統(tǒng)學(xué)科組研究人員，使用全年高分辨率全極化合成孔徑雷達(dá)數(shù)據(jù)（UAVSAR）開展農(nóng)作物監(jiān)測與分類系列研究，并取得了一系列重要研究結(jié)論。
基于全極化UAVSAR數(shù)據(jù)，研究人員計(jì)算得到全年Cloude–Pottier以及Freeman–Durden極化參數(shù)，并利用極化參數(shù)及原始的雷達(dá)后向散射系數(shù)（HH,HV,VV）對農(nóng)作物全年生長動態(tài)進(jìn)行了監(jiān)測。研究結(jié)果表明，常綠作物（例如果樹）及飼料作物（例如苜蓿草）整個生長季后向散射值十分穩(wěn)定，而冬小麥及夏季大田作物則變化劇烈，表現(xiàn)為從出芽階段到生物量峰值時段的快速上升，以及隨后到衰老階段的急速下降。整體上，6月和10月影像上極化信號異質(zhì)度很高，而7-8月份信號均質(zhì)度很高。
圖1. 不同成像月份UAVSAR上雷達(dá)后向散射信號值空間分布狀態(tài)：(a)6月份，(b)8月份，(c)10月份。
基于JM距離研究了不同月份不同極化參數(shù)區(qū)分農(nóng)作物的能力。研究結(jié)果表明極化參數(shù)比原始后向散射信號區(qū)分農(nóng)作物能力更強(qiáng)，最大區(qū)分能力出現(xiàn)在夏季生物量高峰期間（7-8月）。當(dāng)聯(lián)合使用全年度極化參數(shù)與原始信號時，所有農(nóng)作物類型均可與其它作物類型精確區(qū)分開來。研究證實(shí)了僅使用全極化數(shù)據(jù)即可實(shí)現(xiàn)農(nóng)作物的高精度分類，這為后續(xù)研究的開展提供了重要的科學(xué)指導(dǎo)。
圖2. 每種作物與其它作物間的全年平均JM距離值變化圖 (a) 原始后向散射系數(shù)(HH, HV, VV), (b) Cloude-Pottier極化參數(shù), (c) Freeman-Durden極化參數(shù).
使用隨機(jī)森林分類器對基于JM距離得到的影像分類能力結(jié)論進(jìn)行了驗(yàn)證。研究結(jié)果表明，聯(lián)合使用所有變量產(chǎn)出農(nóng)作物分類精度超過85%，比只應(yīng)用后向散射系數(shù)的分類結(jié)果高8%以上。同時，極化參數(shù)對分類結(jié)果的貢獻(xiàn)也遠(yuǎn)大于原始信號，其中Cloude–Pottier極化參數(shù)的重要程度高過Cloude–Pottier參數(shù)。按季節(jié)定量分類貢獻(xiàn)度，夏季影像（7、8月）最高，這是因?yàn)樽魑镏g結(jié)構(gòu)特征差異最大。春秋季影像對作物分類也有一定的貢獻(xiàn)。因此，僅僅利用4景UAVSAR即可達(dá)到接近最優(yōu)精度的分類結(jié)果。
圖3. 基于前向影像選擇方法得到的最優(yōu)遙感影像組合產(chǎn)出的分類精度變化圖
相關(guān)成果連續(xù)發(fā)表于地學(xué)領(lǐng)域期刊International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation上，主要工作由李華朋副研究員、張樹清研究員以及英國蘭卡斯特大學(xué)張策博士、Peter Atkinson教授共同完成，相關(guān)工作得到國家重點(diǎn)研發(fā)項(xiàng)目（2017YFB0503600）、國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目（41301465）以及吉林省優(yōu)秀青年基金項(xiàng)目（20170520087JH）資助。
論文信息：
[1] Li Huapeng*; Zhang Ce*; Zhang Shuqing; Atkinson Peter; Crop classification from full-year fully-polarimetric L-band UAVSAR time-series using the Random Forest algorithm, International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 2020, 87(05): 102032.
鏈接: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0303243419305136
[2] Li Huapeng*; Zhang Ce; Zhang Shuqing; Atkinson Peter*; Full year crop monitoring and separability assessment with fully polarimetric L-band UAVSAR: A case study in the Sacramento Valley, California, International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 2019, 74(02): 45-56.
鏈接: https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0303243418305038
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